|
|
Absolute deviation, 绝对离差9 A$ e3 z/ m. ?6 G; ]! V; |
Absolute number, 绝对数' {2 {' }% x. v& w& h0 q" B b
Absolute residuals, 绝对残差
6 `7 k' T5 }' P" Q- PAcceleration array, 加速度立体阵5 A; J' i, w3 J$ w/ N& k) c0 {6 E
Acceleration in an arbitrary direction, 任意方向上的加速度
N( T- ]( l6 {0 G& MAcceleration normal, 法向加速度' Y# d5 u% R5 M1 V [ W& N
Acceleration space dimension, 加速度空间的维数
1 U1 K8 ]6 f' J2 D% ]. k- o. LAcceleration tangential, 切向加速度7 ]% p/ e6 ^+ |/ g8 k# k
Acceleration vector, 加速度向量; ]* G) o6 u1 U. P
Acceptable hypothesis, 可接受假设
) W9 s- s# K$ c4 TAccumulation, 累积
+ a+ |( j: |* o8 g+ SAccuracy, 准确度
% T7 f% q% U) d1 M5 }Actual frequency, 实际频数% S9 n5 @) d; e' l* F
Adaptive estimator, 自适应估计量
3 I: v% a7 ]; P0 o2 z: i! i* j% Z: }Addition, 相加
3 V0 K& i2 o7 h! VAddition theorem, 加法定理: z- _* e4 S9 j& q, u1 X3 B
Additivity, 可加性) ?8 z3 |8 ?( C# k9 Y, _+ j
Adjusted rate, 调整率
" ]/ x f0 h8 U! M# Z2 ~6 x2 o9 jAdjusted value, 校正值- ^2 A) N0 K& h# q7 y% ~) w
Admissible error, 容许误差4 X& }/ C( y: g0 Y5 g+ A u
Aggregation, 聚集性
, F( q2 ~4 i5 I; kAlternative hypothesis, 备择假设/ ^0 X; O9 j* O& d( g2 P( \5 W
Among groups, 组间4 Z( }0 ]2 i9 R# t
Amounts, 总量
! W; z$ O9 K+ v% T: D! jAnalysis of correlation, 相关分析# k) M: [, h0 f
Analysis of covariance, 协方差分析( H O1 {% i+ F: q. T& \* u( y+ V
Analysis of regression, 回归分析# j8 y. y* `5 O ~2 f( F
Analysis of time series, 时间序列分析( e" z8 D( r' b n4 H/ J! \
Analysis of variance, 方差分析# g* A* v* Z9 C5 j. B( [
Angular transformation, 角转换
- C/ j0 ~" J* G* T. }( T* ^ANOVA （analysis of variance）, 方差分析& o9 t& P6 f% e( v: I
ANOVA Models, 方差分析模型
9 m- X2 [$ n+ p5 zArcing, 弧/弧旋7 C" t( D' F8 e9 G
Arcsine transformation, 反正弦变换- y2 U; D; S% I6 O/ E1 p
Area under the curve, 曲线面积
1 q. W+ A0 D" Q; Q M/ T4 K* c7 kAREG , 评估从一个时间点到下一个时间点回归相关时的误差
' i9 X1 N8 c' L* I1 q; ?ARIMA, 季节和非季节性单变量模型的极大似然估计
5 i; Q7 F- ?' \: W0 e& vArithmetic grid paper, 算术格纸
: b$ y2 ^; f# F3 @* L) hArithmetic mean, 算术平均数8 i5 e; j, T B# e) L; ?: d9 X' k
Arrhenius relation, 艾恩尼斯关系 K7 w6 v2 }3 i7 a
Assessing fit, 拟合的评估
) ]8 U8 V k9 P" w$ gAssociative laws, 结合律
& f" [0 m- E. K+ h/ @Asymmetric distribution, 非对称分布; Y! i6 x; b$ W. t/ p( z. h
Asymptotic bias, 渐近偏倚
! s" i& v' P# aAsymptotic efficiency, 渐近效率
! {" i0 W& A& sAsymptotic variance, 渐近方差% M2 h1 G/ w/ F7 O4 S# ^- s; x
Attributable risk, 归因危险度
5 @/ n. G7 W% c7 ]( U' O! q- M0 rAttribute data, 属性资料, f% f5 p+ B3 @* z; M% x, [
Attribution, 属性
. Q4 Z/ G, {! M8 O7 W0 S5 i) h9 kAutocorrelation, 自相关/ n. l9 C; [# r! r5 N/ H$ E
Autocorrelation of residuals, 残差的自相关+ V4 J4 z) t) R# t7 x3 W; j% X
Average, 平均数' B% S, K' A4 B: N" _
Average confidence interval length, 平均置信区间长度
- x+ }3 _6 t _Average growth rate, 平均增长率
/ t& l2 K3 T/ r! l* A8 C0 aBar chart, 条形图
; p( k2 c" @& |Bar graph, 条形图+ c2 \: A& ]% c* t' e
Base period, 基期) G% s: E3 o( ]0 Q% R6 [
Bayes' theorem , Bayes定理
4 ^! a! d$ M+ P: C% h, O, @" _Bell-shaped curve, 钟形曲线7 G/ V* z3 y3 g. W8 n8 z3 T' {
Bernoulli distribution, 伯努力分布
+ ~4 ^- ?' o' a, Y8 iBest-trim estimator, 最好切尾估计量 O: n6 `( c' ^2 F
Bias, 偏性7 E- m; c% N. d' o+ |; ]
Binary logistic regression, 二元逻辑斯蒂回归# O+ u! h! T& j& i' o# g
Binomial distribution, 二项分布
+ I6 D$ t* u! [4 ]9 mBisquare, 双平方/ r9 v- m$ \9 H( K) y" ?* |0 l: p4 `
Bivariate Correlate, 二变量相关
* l# ^7 w/ O5 P4 b' F. g2 yBivariate normal distribution, 双变量正态分布( r9 ~$ \ B `& P& ~
Bivariate normal population, 双变量正态总体. F' m- n5 q0 F6 |& L! D; p
Biweight interval, 双权区间2 Q5 p) ^, K1 r" Q# K! T
Biweight M-estimator, 双权M估计量- ] w, v V* Y8 Y
Block, 区组/配伍组
' X* g& K S4 O; e( k lBMDP(Biomedical computer programs), BMDP统计软件包
' v2 L& W0 \' e" v# @9 A) yBoxplots, 箱线图/箱尾图% q* u1 ?: y- H8 A/ i' }
Breakdown bound, 崩溃界/崩溃点5 c( N# l: P: G" s( k0 t
Canonical correlation, 典型相关
: [: m- q% {. D+ Q7 H/ sCaption, 纵标目
' N! y" v5 p4 b7 S- a6 S& A# fCase-control study, 病例对照研究3 P9 ^- F5 f; Z3 b8 `; n
Categorical variable, 分类变量 X% ^; ?$ Z2 n% ^+ y
Catenary, 悬链线
3 ^, X6 ]: I$ kCauchy distribution, 柯西分布0 J0 k) g: z3 g5 V/ u
Cause-and-effect relationship, 因果关系
+ [6 n/ }+ H5 p& j+ ?! O& B oCell, 单元+ x) @! D: l- x0 Q7 f+ Y7 [
Censoring, 终检
: n6 b2 ^! l# I/ Z5 jCenter of symmetry, 对称中心1 _8 [1 |5 t1 t0 a9 C
Centering and scaling, 中心化和定标
; W' y: ]/ _; _5 ECentral tendency, 集中趋势% K: }2 T" Z0 h3 z
Central value, 中心值
[' |* M' a+ X$ P0 {CHAID -χ2 Automatic Interaction Detector, 卡方自动交互检测2 B/ g2 d) \" y
Chance, 机遇
8 Q) `+ N4 W3 W1 d; dChance error, 随机误差9 u6 E! X5 Q; x8 Q
Chance variable, 随机变量
* V# s4 F# j# X4 n, G6 @) `3 @Characteristic equation, 特征方程
% X% w* P7 L, T! V+ vCharacteristic root, 特征根) S/ [1 A" t C
Characteristic vector, 特征向量) W2 M1 S+ v* l' A7 A! l$ {7 B
Chebshev criterion of fit, 拟合的切比雪夫准则
d7 @1 F/ j4 ]4 |% FChernoff faces, 切尔诺夫脸谱图
1 j j! M- a7 D, |/ j- QChi-square test, 卡方检验/χ2检验
% D \0 N6 X' e2 N* n8 J, q1 m* OCholeskey decomposition, 乔洛斯基分解
5 k$ S& U7 W7 U- v" b$ V- c% UCircle chart, 圆图
) W1 ]& @ Q3 a' T, `; N7 wClass interval, 组距
- [/ E+ X! E$ z' F" B$ LClass mid-value, 组中值" N! b" t3 u6 I" y8 z6 M
Class upper limit, 组上限7 D+ b8 @* f* }" {& K
Classified variable, 分类变量
' X* f/ S2 v; q; d& Q5 QCluster analysis, 聚类分析
) B% f8 w2 R [; h& A1 d: p! |, YCluster sampling, 整群抽样- J% h$ o. D7 `$ Z) k7 Q) ]8 U. \
Code, 代码
; B6 V2 ~% A: b$ S1 MCoded data, 编码数据. z0 K- w) H5 K) _, q& V @
Coding, 编码
6 W3 P3 |( {8 K5 |Coefficient of contingency, 列联系数" ]/ L2 _0 C* h; p1 d$ ]
Coefficient of determination, 决定系数, X3 i, [7 B5 y
Coefficient of multiple correlation, 多重相关系数+ u9 s8 R, P c4 L0 x8 k
Coefficient of partial correlation, 偏相关系数
2 ?& X4 J' I) [& ?+ \' x& ?1 M, g& tCoefficient of production-moment correlation, 积差相关系数: w8 D# Q h0 M$ s) O4 _
Coefficient of rank correlation, 等级相关系数0 U I1 A# [. d( g6 A0 o( ~
Coefficient of regression, 回归系数
( s& o& x: ~6 d7 N# s* `Coefficient of skewness, 偏度系数
- H: c* u5 G+ h& G% ZCoefficient of variation, 变异系数6 \; N! G1 ?& L$ n" M
Cohort study, 队列研究$ X/ s5 z+ q) \' Q0 ` @% T
Column, 列0 K1 i8 e0 _7 i
Column effect, 列效应- P1 w6 J# [0 ^6 I' W
Column factor, 列因素
, N! u# l! {6 j. e: v$ l$ rCombination pool, 合并5 ^5 X/ s) @, e* Z' {
Combinative table, 组合表
9 t' P J5 i' m' e/ {5 o+ bCommon factor, 共性因子
8 b5 {, |5 F+ i8 y! ~Common regression coefficient, 公共回归系数! ]( N" H7 G: c) z4 g
Common value, 共同值2 ]& ]* c9 O0 F8 Z8 B3 i# V+ K' B
Common variance, 公共方差
& J4 T- e. ]& z( Y7 G+ kCommon variation, 公共变异# w; ]. F! |9 I! S$ y" [8 N" z s
Communality variance, 共性方差+ @' W; w$ H! }1 {/ t7 u
Comparability, 可比性
# O# e, C' R# d3 E% E8 [Comparison of bathes, 批比较4 D; z" w0 d( Z, \
Comparison value, 比较值
0 `! _7 d- ~( Y0 DCompartment model, 分部模型3 P/ x( d2 x$ h" Y1 I3 H
Compassion, 伸缩7 p0 O4 Z4 z D1 f
Complement of an event, 补事件' m0 e; m' ?% t
Complete association, 完全正相关8 t- [( r; o% b6 q& P
Complete dissociation, 完全不相关: k0 d: A$ A' U- d) v# Y% N" ?8 A
Complete statistics, 完备统计量: K. z$ J4 ]& E! U. w, @
Completely randomized design, 完全随机化设计
' d B/ y8 Y& c4 E$ YComposite event, 联合事件
+ M, b0 E4 }% T% O+ W7 c* u. N0 G, `Composite events, 复合事件9 K6 V" i& u G; x! R7 B7 M- s
Concavity, 凹性
9 a* W. T9 [& |, ~$ XConditional expectation, 条件期望
5 R, D, r/ W; N2 R2 |Conditional likelihood, 条件似然2 v+ W8 v# n0 r/ ~
Conditional probability, 条件概率* e( e5 U5 k8 C
Conditionally linear, 依条件线性: ? [ P$ e8 F# B4 ]
Confidence interval, 置信区间/ X o0 v% j! O9 ^/ d
Confidence limit, 置信限" C5 ?+ d6 }6 x9 h- J
Confidence lower limit, 置信下限
& u5 b- f# v0 BConfidence upper limit, 置信上限
( h' F: \+ F; X+ cConfirmatory Factor Analysis , 验证性因子分析7 ]8 h( C# [( c3 o
Confirmatory research, 证实性实验研究
( ~ ]) u. {5 T( _Confounding factor, 混杂因素
( C3 q8 j6 {& ~: EConjoint, 联合分析
3 A0 y P* }. S u) dConsistency, 相合性 K: Q/ j" Z- f6 Y. o
Consistency check, 一致性检验
- G9 }+ |/ ]7 ]Consistent asymptotically normal estimate, 相合渐近正态估计
1 k, o7 @7 f* X/ ]; Z0 lConsistent estimate, 相合估计
( L; t3 i: V# l. p l+ Q" ZConstrained nonlinear regression, 受约束非线性回归! x, {5 o$ Z7 t6 N1 j$ A$ k; ?( D
Constraint, 约束$ ]- k% v: T3 G$ Y4 l! F2 V1 A
Contaminated distribution, 污染分布4 F6 O3 k# G$ Z4 v0 i0 M
Contaminated Gausssian, 污染高斯分布' ^/ C8 I: X N. W
Contaminated normal distribution, 污染正态分布
3 }' ]3 C# K+ ]0 w; DContamination, 污染
. I8 W2 t# E, d$ w! _Contamination model, 污染模型
6 E1 M( n2 B5 \) @! ^/ G' MContingency table, 列联表
/ T) S* k6 g/ [; X( ^Contour, 边界线
6 P8 b; v& U& ?! j4 lContribution rate, 贡献率
4 q$ @# A. u% N+ LControl, 对照
Y' v6 R! c9 m a+ n, x: G2 AControlled experiments, 对照实验
& J& T" a$ ]# g: O/ F% a# W" N4 iConventional depth, 常规深度
4 `* x0 k+ G! a$ N9 W5 y) KConvolution, 卷积
) G' c% C! Q! V N( d& f4 lCorrected factor, 校正因子8 o4 B. C' v4 o- s9 j% @5 G
Corrected mean, 校正均值& W4 d/ |& J! r% t- q) i
Correction coefficient, 校正系数! }8 B+ q! `; X8 M, D( a( |
Correctness, 正确性
+ X1 m7 ]8 V0 ~3 F' b/ kCorrelation coefficient, 相关系数
& e5 _# Z! Z- D4 B6 V2 w& B* L: CCorrelation index, 相关指数
+ c" b+ I h* {& j# {- wCorrespondence, 对应! ?3 g* [: p6 _
Counting, 计数7 ^* U/ s+ y' S2 x3 O
Counts, 计数/频数
% ?2 O6 k9 {( E* ?' P |, }" yCovariance, 协方差( L e' T+ J. z( U7 w8 y1 C
Covariant, 共变
8 S$ V) v0 A* v: O3 X, S0 N; ]Cox Regression, Cox回归
' ~- l; ~7 H4 Y# Z7 iCriteria for fitting, 拟合准则' W r4 O8 o' E3 V+ H$ e- x" R+ o
Criteria of least squares, 最小二乘准则$ C8 ]0 H0 r _# s6 H2 x# k$ T- g
Critical ratio, 临界比
9 H4 C$ d' T0 K! s( b7 vCritical region, 拒绝域8 D+ N) l2 \; W( [: K/ i
Critical value, 临界值2 F* Y5 ]/ G& \/ {
Cross-over design, 交叉设计
! v: N1 S+ n4 k% K! ~Cross-section analysis, 横断面分析
' ]1 u3 i" Z1 z: b5 A; ~Cross-section survey, 横断面调查# D( U+ v. _2 ?9 Z7 B( I' F
Crosstabs , 交叉表
8 K* e7 V; U. R, rCross-tabulation table, 复合表$ [/ K9 L/ U/ j: T
Cube root, 立方根! r. t3 T; A6 k4 z* j5 T4 s4 P
Cumulative distribution function, 分布函数- P$ K! b0 @( A, ~3 K: f# k
Cumulative probability, 累计概率
2 d4 h1 L B6 U: R. H# cCurvature, 曲率/弯曲4 a; P# m+ b3 s: y' d
Curvature, 曲率3 [6 v% p* M% O" C w6 j Y
Curve fit , 曲线拟和 7 Q1 f8 s F6 S+ V& f
Curve fitting, 曲线拟合$ {; f8 m9 ^7 h" y
Curvilinear regression, 曲线回归
3 @* z( |" R {- qCurvilinear relation, 曲线关系) j% w3 Q: ^* V" L2 {+ | L* k& D& }
Cut-and-try method, 尝试法
; [, ~$ K8 S5 P! c& SCycle, 周期
3 t& U) t; n4 n, P( H/ I k+ m {' @Cyclist, 周期性
! |* J9 |3 h. S7 ZD test, D检验+ g7 ]0 Y& o ]6 y
Data acquisition, 资料收集 l0 e/ r4 r. {( S1 ]8 z
Data bank, 数据库
& \" v- Z- [( |. z* pData capacity, 数据容量
8 U% P8 ?$ d3 r+ Z( }; j$ GData deficiencies, 数据缺乏( |: g; D5 P' _
Data handling, 数据处理
0 e* F/ t- x9 T' x' Y" E% NData manipulation, 数据处理1 d7 d c2 T- _) t" P- _) Z/ q+ w
Data processing, 数据处理
) m( O! Q2 r0 S0 }$ E/ _1 f1 MData reduction, 数据缩减+ _( [& K' i$ N; z- e* Q4 ~9 O
Data set, 数据集" q0 E( ?2 ]6 Z* T/ d9 [7 Y
Data sources, 数据来源) l/ Q* l( j. v+ o
Data transformation, 数据变换
7 c( M5 q m; v0 hData validity, 数据有效性
! j' p! Q6 E# x- e, }" sData-in, 数据输入: l. M; A2 }; c8 N0 b9 B5 L1 Z; N7 n
Data-out, 数据输出$ l4 Z( T/ |; W2 T8 t \
Dead time, 停滞期
# y. V8 T6 A+ c; b+ t* |Degree of freedom, 自由度
# P/ ~! _; {: ^4 W( \+ F/ A8 wDegree of precision, 精密度
* k9 X( [, w. B& Z+ |; R" IDegree of reliability, 可靠性程度
5 z7 {" Q B$ G! tDegression, 递减
( M/ H1 E3 g6 }Density function, 密度函数* a5 A7 k# |7 Q5 `( ]
Density of data points, 数据点的密度
5 L$ @2 q' F& `: IDependent variable, 应变量/依变量/因变量7 {, I3 K4 I9 i$ r3 f% ]
Dependent variable, 因变量* m8 ^$ Q L( n: O9 N4 m" e% v# b7 P
Depth, 深度
( s$ n0 F% c/ n; XDerivative matrix, 导数矩阵, U" R6 N7 l! c9 E. n$ H$ f) P
Derivative-free methods, 无导数方法
& c# s% z1 m# L3 Y; e# \Design, 设计1 `3 y8 `6 h& D/ @& q+ V2 N
Determinacy, 确定性* L, ^) r3 X* F3 g, P
Determinant, 行列式" {+ ~- Q6 D. Y) a8 N8 H- \3 U
Determinant, 决定因素
# S+ A$ } ^3 c$ d. T1 RDeviation, 离差 _ D. O8 e/ z' t* z" k
Deviation from average, 离均差
0 w0 w4 u# R0 y- {$ sDiagnostic plot, 诊断图
* E3 E( P! w; u5 F8 W$ tDichotomous variable, 二分变量4 U6 t! C, Z! T) C6 K
Differential equation, 微分方程
( U" x' e+ {* s/ HDirect standardization, 直接标准化法' v$ v% ~! n. e2 R* j9 s
Discrete variable, 离散型变量7 g: b+ I# V" r0 g. `5 P5 J
DISCRIMINANT, 判断 8 ^/ G! X3 ?# Y/ r# y7 \% z
Discriminant analysis, 判别分析( `/ ]- i1 B& x r5 u' N$ x$ I8 L" F
Discriminant coefficient, 判别系数
5 C* K0 i) ~2 o0 jDiscriminant function, 判别值
" u& K2 U& W- |( g" H1 h3 \Dispersion, 散布/分散度1 q' x7 z& d) W7 D5 ?
Disproportional, 不成比例的
- J- P+ |' V7 j0 y7 uDisproportionate sub-class numbers, 不成比例次级组含量( z5 ?9 a0 U( i0 P9 V! K9 v
Distribution free, 分布无关性/免分布0 r! u7 E3 s7 u, p
Distribution shape, 分布形状
0 Q! n. M; k |& rDistribution-free method, 任意分布法" e1 P2 N: k. `1 p5 e6 n
Distributive laws, 分配律: {- k/ ^: J6 ]' A! J' z% Y; p
Disturbance, 随机扰动项4 J3 R) b% s& \) n0 O7 }
Dose response curve, 剂量反应曲线
+ G. r, v3 R; i9 ^Double blind method, 双盲法
+ [; g3 }) Q% U8 m) G4 ~, m3 {( GDouble blind trial, 双盲试验/ S+ t8 {, \" X, f# S7 a5 m r
Double exponential distribution, 双指数分布
: Z3 y9 C$ w: E5 U" f; GDouble logarithmic, 双对数
: f0 ^, s6 R, T) ~Downward rank, 降秩' W: @% J8 q2 Y6 E/ Z5 o
Dual-space plot, 对偶空间图7 T4 `+ n) _* F& @
DUD, 无导数方法
& D: Z) o6 k- V: w& X+ v0 d: IDuncan's new multiple range method, 新复极差法/Duncan新法
% V8 `4 O5 O: ~; EEffect, 实验效应
9 w6 S s0 [' X! _6 UEigenvalue, 特征值8 o1 Z; i- O7 C) \. ^
Eigenvector, 特征向量: R% i5 S' n! o4 P' N9 O
Ellipse, 椭圆7 {% `; v9 J7 m7 `" K7 W
Empirical distribution, 经验分布; A: v E- f- y9 O1 n: l1 w
Empirical probability, 经验概率单位4 ~* u: J7 ], A& h9 k! F5 z8 a% y* c F
Enumeration data, 计数资料
8 K+ Y* G! i. D3 C. Z1 R. w/ A& MEqual sun-class number, 相等次级组含量0 \- e o0 v3 |; C; m3 u( }
Equally likely, 等可能3 c: z5 Z! W- [8 M; u
Equivariance, 同变性1 N. e( z7 J U: U$ `/ s( J
Error, 误差/错误" P* ?: f; E8 G5 z( Z
Error of estimate, 估计误差
9 G2 B4 Q! o6 D- gError type I, 第一类错误
0 w: Z9 H* U# DError type II, 第二类错误
! P% @' `. ^7 V( p7 @5 ]Estimand, 被估量4 H, z0 j( p: |! S
Estimated error mean squares, 估计误差均方/ b5 q" M8 d3 r2 ~# U
Estimated error sum of squares, 估计误差平方和
8 A! b) g8 u6 b4 G' [. N7 r, ?9 DEuclidean distance, 欧式距离, Q/ n: Y" L: e0 x G4 O# j# w
Event, 事件9 Y' j: @8 v+ @7 ?; w
Event, 事件
# H! u8 G0 i; c* y* C b+ a4 f0 wExceptional data point, 异常数据点. T4 \( S# ?8 ~1 t: x/ N
Expectation plane, 期望平面 \1 z6 g2 x' [
Expectation surface, 期望曲面
4 O( z" ~, b' h) ~# O! ?! A2 U: I* tExpected values, 期望值6 L' I5 P3 s' y: }! w
Experiment, 实验
- m: F/ ?: Y8 P+ yExperimental sampling, 试验抽样
" Q( r6 k# S r0 H* Y! GExperimental unit, 试验单位" y; d# k; f6 k' B# k& `. `$ J
Explanatory variable, 说明变量' e# ~# ^% t$ X3 l% V( L) m
Exploratory data analysis, 探索性数据分析
* R7 z: ~# k) H0 t. \Explore Summarize, 探索-摘要
+ o, m. n$ f/ b- E* k ]: ?6 pExponential curve, 指数曲线
/ w: L3 V' `" h9 yExponential growth, 指数式增长
/ N/ w1 r6 l* g+ k# v2 ^5 p+ b/ KEXSMOOTH, 指数平滑方法 ) v4 f; A! t, |4 m' i
Extended fit, 扩充拟合
$ T; m! F% k4 D5 UExtra parameter, 附加参数
' V3 R' Y0 f$ W7 EExtrapolation, 外推法
8 Q$ K5 t" ^3 p7 s% q9 jExtreme observation, 末端观测值
* t2 Q7 y) g6 y3 ? P" } I$ sExtremes, 极端值/极值) K7 N) |/ {3 S5 t& {! R9 D4 n
F distribution, F分布
% N5 S% G+ E6 R( P" UF test, F检验
1 Z" Y* D. j" [; s# z% SFactor, 因素/因子
# P4 J. S$ u$ P. [Factor analysis, 因子分析
0 \; |3 u0 } Y) g% J- gFactor Analysis, 因子分析- }% u9 d7 ^ A4 V5 N
Factor score, 因子得分
& H0 `0 A L$ gFactorial, 阶乘4 d. g# Z/ _7 s
Factorial design, 析因试验设计: d% J0 {. U* P( A" z7 e
False negative, 假阴性
! O9 W7 X+ x& x3 gFalse negative error, 假阴性错误
3 X0 P/ D9 T3 E: I+ W/ MFamily of distributions, 分布族
# [3 @4 Q; `1 u' s `Family of estimators, 估计量族0 k- S5 n7 l1 C5 \* f
Fanning, 扇面
7 {' w! q& h- HFatality rate, 病死率7 b @# ?% N+ Q, H5 o8 t& V
Field investigation, 现场调查, w K9 i$ _; J/ K. d: w* Z' v& s
Field survey, 现场调查
2 i( ]6 B& E+ Y- a0 C) pFinite population, 有限总体
) e4 f6 j, p* Z# KFinite-sample, 有限样本* ^/ G2 ?+ j# D/ E' U$ g
First derivative, 一阶导数
4 K5 ^1 r! T* X% v- n! v0 oFirst principal component, 第一主成分: |$ {5 C: J1 N; j
First quartile, 第一四分位数& H! r+ u, s( a
Fisher information, 费雪信息量
, f2 _+ V7 M# c% L. d/ l3 nFitted value, 拟合值& g9 c( K" l4 ?9 \ B
Fitting a curve, 曲线拟合7 H# l4 _4 N0 a+ m6 e' h( M' r
Fixed base, 定基$ E+ W) Q" p& v U
Fluctuation, 随机起伏1 ^+ W4 r2 ~" ?
Forecast, 预测% I) |$ L9 n! `! E
Four fold table, 四格表; L R/ }9 v1 t2 x
Fourth, 四分点. }4 A( q. V6 Y8 R! w
Fraction blow, 左侧比率
% ]: [1 I6 S. p- [% mFractional error, 相对误差5 z/ o* ^0 \) w% E- f
Frequency, 频率
+ G1 H, c6 T P' F- e6 AFrequency polygon, 频数多边图
1 I N$ Q* C) l* D( d, lFrontier point, 界限点
6 s3 e( p1 L6 M) B5 I# A% yFunction relationship, 泛函关系( S. y2 |4 ]6 C- o1 n+ p y5 P
Gamma distribution, 伽玛分布
* K# p- \! i9 Q) _Gauss increment, 高斯增量
7 Q/ y& d& p4 nGaussian distribution, 高斯分布/正态分布
' U$ ^6 b) J: P9 `( V( KGauss-Newton increment, 高斯-牛顿增量- J1 }5 n6 k- D+ t7 U* w4 B, s
General census, 全面普查
" ]: `3 W) ^& |" m5 eGENLOG (Generalized liner models), 广义线性模型
2 }! k/ N& {5 Q6 SGeometric mean, 几何平均数" i8 W! V3 _, d0 N
Gini's mean difference, 基尼均差% f# m" _6 ?+ r+ U# \% S( b1 N
GLM (General liner models), 一般线性模型 9 d3 E- ~8 Z& u2 S; y
Goodness of fit, 拟和优度/配合度! D1 w* U& K4 p
Gradient of determinant, 行列式的梯度
, K* j# }2 U- G: V- b0 Z) IGraeco-Latin square, 希腊拉丁方
, X& ~7 K) }+ e# D2 J- ^3 ]Grand mean, 总均值3 J3 Y& W# ~% |* T5 e
Gross errors, 重大错误
+ U2 O6 l$ P0 P. y2 ?Gross-error sensitivity, 大错敏感度+ S* h2 U! D3 P* Y* G% O
Group averages, 分组平均% r$ q) D! i! t, L8 i
Grouped data, 分组资料% R2 L" Y$ ~- S F+ M+ k0 V8 g
Guessed mean, 假定平均数# B- q% u) T' x
Half-life, 半衰期3 A# c: S! j! @. S$ L0 M
Hampel M-estimators, 汉佩尔M估计量
; h3 h N* [4 Q2 g- qHappenstance, 偶然事件
2 @9 R1 b0 L& w V. O# W- K& z) w# LHarmonic mean, 调和均数; [3 {, s* D& Y# G" M9 x; G! y- I
Hazard function, 风险均数% `/ V$ ?/ H, Y) c
Hazard rate, 风险率
/ J; K/ c; Y8 }2 CHeading, 标目 , s6 @/ N. ?- ]) x! I" S
Heavy-tailed distribution, 重尾分布
3 _& r& y! }3 }8 W/ @' D/ v6 A8 S3 UHessian array, 海森立体阵: c6 Q5 ~2 l+ B' o8 {/ ?" k
Heterogeneity, 不同质5 ^5 J1 w$ K1 _7 [
Heterogeneity of variance, 方差不齐
$ x# S F- A1 t& {( l8 }1 {Hierarchical classification, 组内分组
! f0 U" N: Y8 t" kHierarchical clustering method, 系统聚类法0 T' h9 \0 R% x! t/ x
High-leverage point, 高杠杆率点
$ j; Y7 R2 V8 _% V, FHILOGLINEAR, 多维列联表的层次对数线性模型
9 D- j7 {, P2 c4 `0 @1 v/ h5 k$ _Hinge, 折叶点$ c1 r2 Y0 e* ^( `. q' q
Histogram, 直方图% Y0 i% L/ A+ N3 j! h
Historical cohort study, 历史性队列研究
8 s% O" y# w4 O% [6 G' {2 JHoles, 空洞3 [/ \. M& K; N) B: O2 M
HOMALS, 多重响应分析& w# C C3 d8 ^: Z: K
Homogeneity of variance, 方差齐性 {& C, l; x. s- M; q
Homogeneity test, 齐性检验
! ?+ g/ u2 h/ x* H/ X' U ZHuber M-estimators, 休伯M估计量
3 \4 w* T, }: LHyperbola, 双曲线
8 j! D5 @3 _: O9 BHypothesis testing, 假设检验! z3 {- e; m& E% I1 ^5 J
Hypothetical universe, 假设总体3 E4 H L, @+ @7 R
Impossible event, 不可能事件0 `0 Q# M7 F. b
Independence, 独立性
7 d' ^$ {- X1 bIndependent variable, 自变量' c( x, Z R6 M1 d3 O. A
Index, 指标/指数( Z, a+ W7 X: E A" i4 o
Indirect standardization, 间接标准化法$ E$ X2 u# o, L8 ]+ K9 {& ?
Individual, 个体
2 O" u! }1 s! C( ZInference band, 推断带9 X; C# [4 u9 ] l0 [+ k" d# [
Infinite population, 无限总体
: V1 c$ r" t( F; fInfinitely great, 无穷大4 @) m7 c- w* T5 v. Y
Infinitely small, 无穷小
" z8 v2 I' C" e8 M$ v/ MInfluence curve, 影响曲线; ^1 ?/ q M3 p5 ^: u6 L3 W
Information capacity, 信息容量% h# \7 {9 z- m2 ], j/ s
Initial condition, 初始条件7 X- O6 [5 }; G' S; S
Initial estimate, 初始估计值
3 P& ^, E! w: ?- Q" ZInitial level, 最初水平
8 ]" U6 R" {: \$ G% ^Interaction, 交互作用/ @( u8 f* ?! }, p; R* F6 ]
Interaction terms, 交互作用项
$ R5 N. a$ x+ _ X" Y# CIntercept, 截距
" b, t: ~$ O- ]Interpolation, 内插法, n- N7 W6 ~" s
Interquartile range, 四分位距
2 L/ X) W6 h' b9 U1 x3 r2 Z& t8 cInterval estimation, 区间估计9 k+ u7 E2 a7 q) {( J: F% n( J2 j5 O( F
Intervals of equal probability, 等概率区间
0 A& i7 q# r/ {/ y8 F, o; }, vIntrinsic curvature, 固有曲率
6 q* i3 F3 H" c; F% AInvariance, 不变性; Y# X& c; C% X% s& ] |
Inverse matrix, 逆矩阵7 X- [% V( S$ T8 H* Q
Inverse probability, 逆概率
, `& v/ H9 Y0 A( q7 l! n; b" \1 fInverse sine transformation, 反正弦变换6 r4 _, f+ f! p# o
Iteration, 迭代
. _8 G! Z" R9 gJacobian determinant, 雅可比行列式2 E0 s& r& i. g
Joint distribution function, 分布函数
y( f [; h: U. @+ \* FJoint probability, 联合概率4 a1 t: {4 v8 i" {
Joint probability distribution, 联合概率分布
; ^! ]# f! m) ?/ {' IK means method, 逐步聚类法
4 ]( W* T4 Z* q f! u1 s AKaplan-Meier, 评估事件的时间长度
% x/ b6 a* e' E9 l Z! Y7 p' J7 }& j0 hKaplan-Merier chart, Kaplan-Merier图
9 Y. U4 w$ g4 r1 \1 }0 X/ TKendall's rank correlation, Kendall等级相关5 T1 N% _! t3 A! }* j$ c
Kinetic, 动力学
; c/ k( b k7 L, F, U+ C) sKolmogorov-Smirnove test, 柯尔莫哥洛夫-斯米尔诺夫检验- `4 w! W( h' I4 F% B" e g
Kruskal and Wallis test, Kruskal及Wallis检验/多样本的秩和检验/H检验
0 k6 c4 A! @$ o p2 R2 k! _ RKurtosis, 峰度0 X' w- Q3 ^' J) e6 P# R
Lack of fit, 失拟9 W2 @/ S0 v" z. l; n. | V
Ladder of powers, 幂阶梯
% s7 ~5 U" G: I# P# m' FLag, 滞后
3 o7 I( Y$ L v/ e& LLarge sample, 大样本: n" M( G5 @+ u h: m& D$ D
Large sample test, 大样本检验
) X3 J6 p& Y4 G0 gLatin square, 拉丁方
8 H s |$ u' t% A5 k# H, g* jLatin square design, 拉丁方设计
0 @8 d: [; a, dLeakage, 泄漏9 r- B Q' o. [# X5 ]* K/ U7 H9 J
Least favorable configuration, 最不利构形& g: D4 c, Z+ W& f3 t( O; N8 Y
Least favorable distribution, 最不利分布
4 R9 K8 L* U- V+ u" A8 Z0 K! ULeast significant difference, 最小显著差法/ c6 b Y4 z- Z! [! _
Least square method, 最小二乘法
. R% y- K! G& G1 f2 ]Least-absolute-residuals estimates, 最小绝对残差估计) e0 r) N* ` z0 L6 J
Least-absolute-residuals fit, 最小绝对残差拟合" @! T, A: [0 Y+ v( S$ R6 _3 X1 u
Least-absolute-residuals line, 最小绝对残差线2 Y, Q8 U% K' B. E# f0 j
Legend, 图例
+ @0 Z) `1 E8 a7 A7 kL-estimator, L估计量
4 X& c, m( g; Q8 D& gL-estimator of location, 位置L估计量
% X( q% ? l o9 F1 iL-estimator of scale, 尺度L估计量. L6 c" E' H% W4 e
Level, 水平: g1 Z) e. z% r3 [6 m* C
Life expectance, 预期期望寿命
7 [ J1 }2 p2 b, y3 ]Life table, 寿命表
# ~0 }1 q# u# g" |/ dLife table method, 生命表法
9 d7 a. ^$ @# @& f0 i4 h9 ]Light-tailed distribution, 轻尾分布4 ^ _- n) ^, ? B9 E; \" a
Likelihood function, 似然函数1 i5 T' G) N U' {
Likelihood ratio, 似然比1 ] p/ J# a r& w8 ~5 `9 u C
line graph, 线图" F5 L( J) }. f3 q% U5 |
Linear correlation, 直线相关# b: C# A" l4 m9 \9 Y8 e
Linear equation, 线性方程9 P3 o+ E, a4 B% u' ^3 ` ~' ]
Linear programming, 线性规划
\, S- y9 Z) a q& O5 [- x: ULinear regression, 直线回归
; V4 A5 ~/ H1 \; C6 eLinear Regression, 线性回归
" D$ u8 E* r7 K2 x, sLinear trend, 线性趋势
2 J* o8 k3 ~$ u+ S% cLoading, 载荷
5 @+ M0 Y( \ D1 H, J4 N- j2 z$ ZLocation and scale equivariance, 位置尺度同变性
8 s8 ]' Q( [! q" lLocation equivariance, 位置同变性: x' \1 Y" E# W. D. o- Y9 Z v- H
Location invariance, 位置不变性0 ^8 ]* Z/ ?1 y& P, ?
Location scale family, 位置尺度族
3 [ G% X# {- R8 m* p% G* i$ @Log rank test, 时序检验
, z8 Q( C& G8 W% H n) u6 MLogarithmic curve, 对数曲线9 k! d+ h; f6 b( p R+ w4 O
Logarithmic normal distribution, 对数正态分布
3 ?' ]% Y I* m0 C- j$ aLogarithmic scale, 对数尺度
: M& n2 j+ a- h) \2 oLogarithmic transformation, 对数变换; }! ]' [+ E! C0 z4 }
Logic check, 逻辑检查+ q- @+ z7 d6 Z9 m) V% M
Logistic distribution, 逻辑斯特分布
Y& ]; b/ j- |7 ?) i' \Logit transformation, Logit转换1 y8 R2 d( |, y S, u: g( [) K+ o: X: }
LOGLINEAR, 多维列联表通用模型
5 o" s, \8 k* jLognormal distribution, 对数正态分布; e) N7 p9 C4 |& M, V' C% Q; p/ Y
Lost function, 损失函数
% l% M$ g0 F$ f: X9 t* q& M6 T* A3 wLow correlation, 低度相关! v9 @3 P% g" R/ R0 H
Lower limit, 下限
: P5 F+ B; W5 ]Lowest-attained variance, 最小可达方差& K. `! [0 J" L/ B2 a9 C7 V% g9 ?
LSD, 最小显著差法的简称
8 d) O" {5 B0 O+ X# {Lurking variable, 潜在变量$ f3 ?% m" ]+ y
Main effect, 主效应
/ N& h6 L. `5 Y; dMajor heading, 主辞标目: j1 P$ A0 [6 t; Q! e
Marginal density function, 边缘密度函数: g4 j7 k, q9 J& M- j, o" ^
Marginal probability, 边缘概率8 G3 i: f0 c6 g0 P4 H
Marginal probability distribution, 边缘概率分布/ Y; F7 Q, ?8 D+ |9 T
Matched data, 配对资料! v" ]& T0 E- l$ p$ o# P
Matched distribution, 匹配过分布5 w! w, P. W2 k/ t% q7 A6 ]
Matching of distribution, 分布的匹配
. `2 P+ R- H. a% qMatching of transformation, 变换的匹配9 u5 W& k7 T/ R3 |" `7 P
Mathematical expectation, 数学期望2 s |6 ~# A" J
Mathematical model, 数学模型- V; E4 b: |. U$ Y
Maximum L-estimator, 极大极小L 估计量
- ~+ [; H( _2 P% Q6 kMaximum likelihood method, 最大似然法
; H3 q! ]4 e) oMean, 均数2 s0 ]& E: u* N9 K8 A
Mean squares between groups, 组间均方7 m2 a# H4 y4 g& e- Y2 ?
Mean squares within group, 组内均方
* |; h$ N. A$ Z! p q4 [# fMeans (Compare means), 均值-均值比较! F0 z% |9 H! {. I9 i6 _7 |8 G
Median, 中位数
& G& D- I: o; UMedian effective dose, 半数效量
; c# F4 L3 ~5 L+ CMedian lethal dose, 半数致死量6 ?; I4 \5 m! _2 Z. L' L
Median polish, 中位数平滑$ w! u7 S; u6 @( O+ A
Median test, 中位数检验
. X( E d4 W5 SMinimal sufficient statistic, 最小充分统计量
. v6 H% K7 d* }Minimum distance estimation, 最小距离估计
' M3 |$ a4 N6 ~; R$ l' W$ gMinimum effective dose, 最小有效量
. x' p3 w( f* E% [+ d8 kMinimum lethal dose, 最小致死量! A5 w( H3 A( J' V4 u
Minimum variance estimator, 最小方差估计量) m& w, R1 T. y- t+ e
MINITAB, 统计软件包
( v! X t+ r/ ^0 k& EMinor heading, 宾词标目4 g) N+ M1 x2 i5 u9 o9 P
Missing data, 缺失值
. h$ p6 d3 ^$ `% j4 x/ ?Model specification, 模型的确定
/ P) d5 U) `% j7 i, r9 o; dModeling Statistics , 模型统计5 X7 Q; i1 c T9 v+ _3 Y9 \( T
Models for outliers, 离群值模型: r# C% M3 F3 u$ Z2 I+ j/ q: g2 n
Modifying the model, 模型的修正
- N z$ O8 p3 B, ^: K oModulus of continuity, 连续性模- u) Y+ Z7 |; I7 ~2 ~/ [8 c
Morbidity, 发病率
# L! Z1 B* c; kMost favorable configuration, 最有利构形9 V) ]* z j/ r
Multidimensional Scaling (ASCAL), 多维尺度/多维标度
r% _6 g# w0 R3 |4 ^Multinomial Logistic Regression , 多项逻辑斯蒂回归# z- [8 z! m: u/ F% g/ S8 Y! T5 I& R
Multiple comparison, 多重比较( r: x( Y1 w6 e0 a
Multiple correlation , 复相关/ o( W. p9 t3 ]" `; z# F
Multiple covariance, 多元协方差/ ]6 ^5 n/ n F/ S9 y
Multiple linear regression, 多元线性回归
1 V+ ~3 C3 ]8 R6 Q% KMultiple response , 多重选项1 h7 C, |/ [( G/ w5 M* V1 ^
Multiple solutions, 多解% y9 o0 `, u# X! W6 M
Multiplication theorem, 乘法定理
- w- C* F4 z8 AMultiresponse, 多元响应! Y) U, |' X( m: }* E- Y' O
Multi-stage sampling, 多阶段抽样
0 A+ y+ D7 m+ X/ X* BMultivariate T distribution, 多元T分布
$ @3 w' R5 \( P. u( PMutual exclusive, 互不相容- G0 N: y' S* W7 }. x5 D, X
Mutual independence, 互相独立+ t2 F) z9 E! o5 H
Natural boundary, 自然边界, t9 E) N: }& G3 @$ I6 f; {5 ]3 f
Natural dead, 自然死亡
6 _7 i) s- x* ^Natural zero, 自然零. x6 r* g' F* t- o/ X
Negative correlation, 负相关# u; Q) c# W1 I& V
Negative linear correlation, 负线性相关
) l2 W5 w: f3 O" N7 f& yNegatively skewed, 负偏5 J9 A, R4 H. N( P/ [- f" Z
Newman-Keuls method, q检验
9 W0 a$ s/ {. U9 j6 U/ VNK method, q检验
7 H- f; |' e) bNo statistical significance, 无统计意义
5 @$ z" J" V: T4 ?) VNominal variable, 名义变量, U% Y& p2 l6 h0 {
Nonconstancy of variability, 变异的非定常性2 R5 w$ K8 ~& \: d5 L* E
Nonlinear regression, 非线性相关
+ Z/ n9 A& x2 L8 pNonparametric statistics, 非参数统计
- {+ N4 [8 P% |. X/ c( W7 H) j( BNonparametric test, 非参数检验
* A9 w" w' B, [: b' ]8 F7 GNonparametric tests, 非参数检验6 X8 n2 U3 t2 d6 L( Z" q( B
Normal deviate, 正态离差
* U9 y% P6 H" v- M- q' MNormal distribution, 正态分布
2 T$ _$ @. h8 x% N XNormal equation, 正规方程组6 g9 ~9 [/ s. P# x: Z, Z
Normal ranges, 正常范围6 o, @/ a* |7 p- k; |) R# J" D
Normal value, 正常值
( B; v# Q2 m/ c pNuisance parameter, 多余参数/讨厌参数
2 A5 C/ L/ R, N& P9 g3 N" |3 J& |Null hypothesis, 无效假设
% c7 ~, X" u5 m0 Y9 b6 qNumerical variable, 数值变量
5 y: b5 g2 \% [5 W* c; DObjective function, 目标函数
2 M2 Y( d4 a. }% `/ wObservation unit, 观察单位
9 m' J2 D- Q+ d5 ~! jObserved value, 观察值
) |: r- A4 ?+ @- V2 @One sided test, 单侧检验6 F N1 ~6 C1 E' A
One-way analysis of variance, 单因素方差分析# d6 |. x, Z" ^* ^2 D' Y
Oneway ANOVA , 单因素方差分析
1 i/ N3 P- ~" i0 VOpen sequential trial, 开放型序贯设计- w3 {" x' l. z e" u3 _1 o
Optrim, 优切尾2 K3 m' q) `. d3 q6 p3 O& N3 t1 N
Optrim efficiency, 优切尾效率' a) h7 R* Y) r* z% n$ s
Order statistics, 顺序统计量 D# U" j6 u4 y7 @% \
Ordered categories, 有序分类+ w# Z" n3 J# m: x& i
Ordinal logistic regression , 序数逻辑斯蒂回归
& i4 S; s+ A6 xOrdinal variable, 有序变量
9 Z7 _. V4 W1 ]! a; o& z2 _; @Orthogonal basis, 正交基! `4 u: u' }! q0 q
Orthogonal design, 正交试验设计
( ?6 E/ Y' d! N6 QOrthogonality conditions, 正交条件
. R9 o$ Q5 C. \9 X6 O0 \/ ^9 M% r. cORTHOPLAN, 正交设计
4 R$ G8 }, Y5 p2 Q+ j$ hOutlier cutoffs, 离群值截断点- \9 e- V; c9 K6 [7 a3 b% x
Outliers, 极端值2 X) v4 X0 Q7 B; y1 I+ M9 R
OVERALS , 多组变量的非线性正规相关
9 M& I. J* w* Q) \" mOvershoot, 迭代过度4 |" \8 h6 G$ C \
Paired design, 配对设计
! u8 r% [ a' D" w2 ]9 JPaired sample, 配对样本
, e0 J0 ?; l3 s7 R+ VPairwise slopes, 成对斜率
! o% m! \5 m% v2 {Parabola, 抛物线7 ~ l; ?" `2 P7 R* l
Parallel tests, 平行试验
3 n1 M( E2 A8 ]8 R% |Parameter, 参数
# A5 I# M; @- a7 Q# a( gParametric statistics, 参数统计/ i- |" C1 y. y7 v5 M- _8 I- V
Parametric test, 参数检验" E6 T8 f, P, d; f: U$ X r
Partial correlation, 偏相关" I) C6 ]( \$ S' [; f
Partial regression, 偏回归) k [; O; f' z$ j6 C& s
Partial sorting, 偏排序$ {5 \3 v7 g. |. e0 [& C6 O
Partials residuals, 偏残差7 o3 Z& A4 ~4 N6 q" g" r& E
Pattern, 模式! D! Z* i# _* j( F8 i
Pearson curves, 皮尔逊曲线0 l- _0 c7 w: W: x" b
Peeling, 退层# c/ {1 N3 d) h# Z* _5 J8 t. d
Percent bar graph, 百分条形图/ K2 n) H' T9 Y# h; d0 S2 @
Percentage, 百分比
+ E, d+ Z1 t' ~/ W& f+ e5 }Percentile, 百分位数, L% ?1 {0 X( O& G; ]- t& F
Percentile curves, 百分位曲线
2 q) n( E7 K2 C. W% v# F* iPeriodicity, 周期性
% C/ q# Q% P, C: E# QPermutation, 排列
4 W: Z% ~# K4 I% P6 |& ~P-estimator, P估计量
! x1 x% m% g. a" |Pie graph, 饼图' f/ O* N u8 g* A2 U
Pitman estimator, 皮特曼估计量( J0 i0 q G" U+ U3 S5 k
Pivot, 枢轴量
0 z2 r: I9 b5 A3 |/ F! APlanar, 平坦! I( D- W/ @2 [7 q+ N% O; \5 Z
Planar assumption, 平面的假设
6 K6 V& }% T7 G* DPLANCARDS, 生成试验的计划卡
1 x# r+ A( z+ n5 P& X/ a) v( L+ EPoint estimation, 点估计2 \( o0 g1 `: P+ V4 R, x
Poisson distribution, 泊松分布5 ]7 d. W4 g/ Y5 z W
Polishing, 平滑% P7 L. |& `! P
Polled standard deviation, 合并标准差1 g1 e( U' r) }# e5 \) V
Polled variance, 合并方差& |7 q- K: D* r4 ?
Polygon, 多边图
- ~/ g3 f' Y$ H; O& Y3 JPolynomial, 多项式
) U, g( u/ R. Y$ [/ ?! N; rPolynomial curve, 多项式曲线
0 G& B* ~, ^$ u( I# xPopulation, 总体( f5 E% I. m* D R* [5 I
Population attributable risk, 人群归因危险度
; `* v' E" y! b1 U, Z7 LPositive correlation, 正相关
3 n j4 ?' z$ ~! t( BPositively skewed, 正偏! `/ a2 ~7 l$ b. o% T7 C& [. A3 z
Posterior distribution, 后验分布4 R/ L- t3 J! |4 R! T7 p2 o
Power of a test, 检验效能
& b* G1 E- o |2 f+ ZPrecision, 精密度
( p* W7 b7 P" m7 e/ gPredicted value, 预测值
/ p" f: O J; rPreliminary analysis, 预备性分析7 ~/ f4 }8 E: K7 u: C, ?8 Z
Principal component analysis, 主成分分析) g8 Y$ _* C# P0 Y
Prior distribution, 先验分布, G; |( E8 D: P% c) e, _
Prior probability, 先验概率4 w* }. L1 u6 Y+ z9 w, `" S4 F
Probabilistic model, 概率模型
( b \- w7 _# U' h* `probability, 概率+ Y7 W8 M+ |; z
Probability density, 概率密度# [& n# j7 ^% @5 D
Product moment, 乘积矩/协方差
7 H& [) R3 L7 y7 b% k4 o( w. f cProfile trace, 截面迹图
6 y6 \# I0 w. i4 p5 }Proportion, 比/构成比5 T8 o+ C1 P1 X( O% b
Proportion allocation in stratified random sampling, 按比例分层随机抽样
" z- h# h- [0 z' Z! S# f, Q5 M& D2 rProportionate, 成比例7 C& R. h E* l) @
Proportionate sub-class numbers, 成比例次级组含量
: U" b7 _7 m* A$ k# `' s8 CProspective study, 前瞻性调查( H2 u" P5 N5 Q5 J. G7 r% \
Proximities, 亲近性 7 }9 r0 i( q9 s: h! L
Pseudo F test, 近似F检验
4 S& t; _- m7 }: x: cPseudo model, 近似模型
; m6 p* D( X" s8 a9 z0 I4 t+ FPseudosigma, 伪标准差+ ]3 J- Y0 m( s: ^# \ r
Purposive sampling, 有目的抽样3 b; a& K$ t' M$ E, M
QR decomposition, QR分解9 Y, l" h$ g) ?
Quadratic approximation, 二次近似
% |9 ?; N/ s* e$ W! XQualitative classification, 属性分类) Z4 p& E5 y" x9 ^* i% _) u$ Q9 c
Qualitative method, 定性方法
" T9 K5 C3 V0 d4 U! V2 YQuantile-quantile plot, 分位数-分位数图/Q-Q图( z ]5 _ Q" @1 u: c7 H
Quantitative analysis, 定量分析* j* v% C* e# @ ~) \8 H
Quartile, 四分位数, P4 q1 n+ d- v F9 U! H6 K
Quick Cluster, 快速聚类
3 S" x3 I( o& ^) K, e* R. MRadix sort, 基数排序+ P0 q I$ z) l4 M7 d. \
Random allocation, 随机化分组
% U4 ]7 l' j8 ?4 ~/ {Random blocks design, 随机区组设计9 R5 X; {0 O5 {( d4 C1 w; B H
Random event, 随机事件
2 A! f; k( n! \7 e0 |Randomization, 随机化
* I4 y- N% w, Q% U5 BRange, 极差/全距2 F" M4 o6 R* C+ \
Rank correlation, 等级相关
5 W' M8 r/ N5 y4 V4 \' q8 M, ERank sum test, 秩和检验
$ f7 P9 t+ }+ F) ?& M* KRank test, 秩检验
k# A7 Y' ~7 G0 ^$ X1 _$ PRanked data, 等级资料" l+ O& C* d; v# c) w
Rate, 比率/ H3 i0 q7 W/ y! N5 k+ Z
Ratio, 比例
- N! r+ ~1 Q# t! S2 O1 B. aRaw data, 原始资料
2 U7 `) j# p( p# ^' `! D E. x( @Raw residual, 原始残差
9 C+ K& n( z) HRayleigh's test, 雷氏检验2 p' w# g/ M* t/ Z* z- T# M3 _
Rayleigh's Z, 雷氏Z值
* e7 U( v p8 x4 r& c5 x: k# Z+ QReciprocal, 倒数4 ~, L8 h# C! }
Reciprocal transformation, 倒数变换
# J% A2 c- Y. G3 @3 t- ZRecording, 记录
; @- ~! N: R: X) |3 K6 w {( n: ?0 JRedescending estimators, 回降估计量
% J( M( }, n, d- @, a0 IReducing dimensions, 降维
* `! m; j e! {/ \Re-expression, 重新表达9 L9 k5 p' A+ u8 }% g3 Y5 |; {
Reference set, 标准组" ]( |) ]5 M4 {% m' P3 \5 f i
Region of acceptance, 接受域
% [8 ?+ h+ d- k* ?Regression coefficient, 回归系数. H2 Z3 k9 g; P3 q- i* d% W% {
Regression sum of square, 回归平方和
8 k% _$ e. O6 d* q7 ~8 N' k IRejection point, 拒绝点7 S5 f* q/ p9 J
Relative dispersion, 相对离散度
! ?: H. w6 s4 J4 P3 ARelative number, 相对数9 e. y3 A; J+ m
Reliability, 可靠性
5 f3 G' x7 Z; @# m8 |- x# ~Reparametrization, 重新设置参数
" T8 f- T; F+ j2 g6 {Replication, 重复
6 O5 {5 K- v, |5 @Report Summaries, 报告摘要
* V! U$ g* h. t3 I$ lResidual sum of square, 剩余平方和" r4 Q' _, U" l# I6 @8 L
Resistance, 耐抗性/ N/ K9 R+ V( D; j0 S+ k
Resistant line, 耐抗线5 q4 H. _$ T1 U
Resistant technique, 耐抗技术
; [; z& [, g. `& O) M: {: SR-estimator of location, 位置R估计量* {4 T. C8 c- \1 s; X5 }4 `
R-estimator of scale, 尺度R估计量4 ?6 p: L" V1 L6 d, S3 w
Retrospective study, 回顾性调查
1 Y3 o0 Q) c- W, q: w1 l5 K$ @Ridge trace, 岭迹" }. W# n( ^( f
Ridit analysis, Ridit分析& {5 A3 T# |; b1 E. l- w
Rotation, 旋转( M, p" S) F+ f2 l8 e$ I; q( d @
Rounding, 舍入- c- }2 N3 K6 j5 S7 B: Z" F6 h
Row, 行
$ M5 ?1 ?$ P6 Q8 w4 f. ORow effects, 行效应: b" A! k9 t" }9 |2 R) S1 X
Row factor, 行因素
! G" a7 v9 a- c# Z9 r1 V j% HRXC table, RXC表
. z" v) F$ L# F2 }6 r7 [Sample, 样本& G0 ^% z8 f9 P, x
Sample regression coefficient, 样本回归系数/ \; e) [! x; x, X; R
Sample size, 样本量" h2 ~! L% j0 l: x! A* x
Sample standard deviation, 样本标准差- V- ~2 C8 n) K# p" [" ?3 T6 S
Sampling error, 抽样误差
3 D& `- `8 u. ^; d3 TSAS(Statistical analysis system ), SAS统计软件包( }% T& x, j3 x8 w& k. y' f
Scale, 尺度/量表
6 s$ E( W3 W" `( a5 I2 y, ?% FScatter diagram, 散点图! W" j4 |& z0 x
Schematic plot, 示意图/简图% w, h8 \& _0 _4 d" H
Score test, 计分检验! V* P4 [, y2 r6 A7 @
Screening, 筛检
3 D5 y |2 \, g0 B$ _! J4 ]SEASON, 季节分析
: f* ~" [" ]8 JSecond derivative, 二阶导数
$ k( T: x7 d3 sSecond principal component, 第二主成分; p- S) ? E7 }' j# U- |5 g
SEM (Structural equation modeling), 结构化方程模型 ( M5 G4 t$ H$ [8 f, O+ S
Semi-logarithmic graph, 半对数图
5 z) p i' b. |% q, y9 V) wSemi-logarithmic paper, 半对数格纸
$ w0 y% X- W* USensitivity curve, 敏感度曲线
" E/ c7 D- J/ t' uSequential analysis, 贯序分析9 f. X7 \$ q9 a
Sequential data set, 顺序数据集
( ]' }' I8 B/ B( o' f: uSequential design, 贯序设计
: l1 p _' m" ?/ `* Y( YSequential method, 贯序法
^4 ]: j X' X, X# |+ K6 K7 V+ USequential test, 贯序检验法
3 x# p9 ]* r' a- F) s2 B l0 QSerial tests, 系列试验, d9 e' {" f) t3 C9 O$ _" U
Short-cut method, 简捷法
1 D* D2 d* T9 L, @: r) v- j/ Q9 wSigmoid curve, S形曲线
; r( u* X$ c7 GSign function, 正负号函数
2 h) Q& _0 k" I, SSign test, 符号检验3 p6 r' r5 @7 c0 R
Signed rank, 符号秩6 r2 d# Z( `; f, I* I
Significance test, 显著性检验
3 ^ u4 w; l2 `9 \. `) qSignificant figure, 有效数字9 D5 ~! ~* e) s" o' I {2 u
Simple cluster sampling, 简单整群抽样: R- ~" i9 e- o# ]. l r, w& G+ }0 p
Simple correlation, 简单相关" R! O& t4 t! D
Simple random sampling, 简单随机抽样
8 e5 u6 B! r2 Q5 iSimple regression, 简单回归8 Z6 M+ `1 }$ s1 c& V0 \; L
simple table, 简单表
! T" o7 f# \& c2 L+ RSine estimator, 正弦估计量
& l Y- t6 E% @6 _0 v% [" a% k2 QSingle-valued estimate, 单值估计9 N$ U8 q" `% n- ]
Singular matrix, 奇异矩阵
5 M$ ^5 K5 H* ?Skewed distribution, 偏斜分布
Y4 f8 ~$ d* c# I+ \Skewness, 偏度) `2 I7 o" c, M" m% `# \& i* T
Slash distribution, 斜线分布
( p4 \+ t, ^5 T j4 ]9 XSlope, 斜率- q- u. A6 |# \" c
Smirnov test, 斯米尔诺夫检验- J4 E) _8 O2 e V( `! u" u, ?
Source of variation, 变异来源
6 r' @3 v K$ o1 a: fSpearman rank correlation, 斯皮尔曼等级相关
4 V6 d7 H1 {0 R. L3 r, F1 RSpecific factor, 特殊因子
, q2 t* _: V1 j3 \; PSpecific factor variance, 特殊因子方差 ?1 ^4 C8 W/ u8 P6 \9 p
Spectra , 频谱( `+ I! O2 x+ `/ O; H- A5 O3 L! f
Spherical distribution, 球型正态分布
( Q7 |4 U8 b- G8 h$ [1 qSpread, 展布6 U w* R6 K4 R* E
SPSS(Statistical package for the social science), SPSS统计软件包( r% X+ p. u \( @/ c$ d/ H. v
Spurious correlation, 假性相关) \, V& Z9 }+ Z; `4 N
Square root transformation, 平方根变换$ ^0 N# _/ N2 A
Stabilizing variance, 稳定方差
! M8 ^8 }8 T% EStandard deviation, 标准差5 m# y. K. \6 |( A3 m7 }
Standard error, 标准误
9 ~& ?9 u0 k. ]' }- J* fStandard error of difference, 差别的标准误
/ p4 }- ^" J" q( b( I* Z+ o" eStandard error of estimate, 标准估计误差- N, ? U$ ~2 {9 ]( U
Standard error of rate, 率的标准误
0 `3 ?3 W! Q# W3 Z7 o& G3 d% fStandard normal distribution, 标准正态分布4 F4 _: \( d( K) R, Z9 X
Standardization, 标准化
$ I+ l$ V) E. |. f% v7 BStarting value, 起始值
* l0 p/ }6 D( [5 u2 e* t! ~Statistic, 统计量
2 M7 P: S8 `5 R" n7 ^Statistical control, 统计控制
$ H2 {! U) a- B1 `2 z5 J, ?Statistical graph, 统计图
6 B3 w& w) \ gStatistical inference, 统计推断( }) z2 A; g: z; M, k# S
Statistical table, 统计表
5 A7 U( L% v) `! j) k" t. f+ USteepest descent, 最速下降法( [3 D6 C0 p" G; \
Stem and leaf display, 茎叶图
/ l6 u( X0 [9 n8 [! c8 JStep factor, 步长因子- K* B. }3 N, W. ? X( ^
Stepwise regression, 逐步回归
( n& A$ U9 e# t7 l+ cStorage, 存5 |7 w% C2 x% g K/ |2 [9 B
Strata, 层（复数）
V+ s/ V# o0 {8 N- p9 wStratified sampling, 分层抽样/ D4 B( m. z, c
Stratified sampling, 分层抽样6 M- k6 b' O- L2 L; ], H
Strength, 强度% a9 [: V6 [6 ?/ ] m
Stringency, 严密性! b3 b! M/ i" [, L
Structural relationship, 结构关系
9 M! n) b$ h' oStudentized residual, 学生化残差/t化残差8 p- w9 J0 f. }3 q! T, X# j
Sub-class numbers, 次级组含量
+ b+ v6 h' P2 j4 a$ b- _Subdividing, 分割
" ~6 r5 G1 y# o5 N! b& ]8 mSufficient statistic, 充分统计量
I5 g# @: _' N: MSum of products, 积和7 C9 {% _$ I: z0 Y& G
Sum of squares, 离差平方和0 w9 E: ?) N' s7 u
Sum of squares about regression, 回归平方和
0 Q6 t: a7 t; u) ~% j7 _1 ZSum of squares between groups, 组间平方和0 b, j6 A& g3 B, S* w: t) p6 _
Sum of squares of partial regression, 偏回归平方和; R( {- q6 [' I$ C% ~
Sure event, 必然事件
1 Z8 x& q( m$ V1 H$ @Survey, 调查* [0 i- d! j, N1 m' M- [
Survival, 生存分析; {3 ^( Z; E& Q( W( {
Survival rate, 生存率2 D9 E2 |' D! \9 e$ }2 O
Suspended root gram, 悬吊根图5 U) b) z- }' P! y- v
Symmetry, 对称
" M4 ]( p- F' Z8 C( R, m& M6 VSystematic error, 系统误差
! K# S; a! k- G5 A0 L4 }" ESystematic sampling, 系统抽样4 I6 \' q, k3 B8 I6 M
Tags, 标签
1 D) D, O u6 }& G! vTail area, 尾部面积1 o$ F/ D7 P) }4 M5 I' @
Tail length, 尾长0 b5 [# K4 K' I7 f$ X$ g' x% C
Tail weight, 尾重
5 M/ b: j% c: Y# zTangent line, 切线6 [( |3 w: W5 B
Target distribution, 目标分布
5 d$ F+ U2 ~& c5 k8 \Taylor series, 泰勒级数
2 U: ~6 n6 G. |, lTendency of dispersion, 离散趋势
! F' \# S2 G3 @4 ~& U, l8 @Testing of hypotheses, 假设检验& k; a0 q" F& W" a) Q
Theoretical frequency, 理论频数
& v) {+ \% e! U8 l9 I: f; ]; J: jTime series, 时间序列( t3 {3 c, I% p2 x; x& ?% ~
Tolerance interval, 容忍区间
8 D* P6 D, y0 C/ XTolerance lower limit, 容忍下限6 J9 F" Q+ @% }: ^
Tolerance upper limit, 容忍上限* W; W5 J3 m; i2 W0 h
Torsion, 扰率5 N+ w) h! Y( E: b j& E, ~& B. f: C
Total sum of square, 总平方和
$ G7 N6 A! k5 c) v) eTotal variation, 总变异
4 ]# }' \: d( o( N0 D9 x$ @Transformation, 转换
! M/ Z) H. ]# V5 n6 Q/ R+ X+ @! L1 j: bTreatment, 处理
# i& h) X7 B; MTrend, 趋势3 q s: F& F8 Y0 ]) u) s1 i
Trend of percentage, 百分比趋势6 {+ z- H7 a- M7 \ L7 v/ ^
Trial, 试验
) [+ X7 V! |+ }4 a, S1 m$ U3 iTrial and error method, 试错法
?; \3 R; f% T) X! K L; tTuning constant, 细调常数
1 W- L$ a! q5 z/ ~Two sided test, 双向检验3 z1 a& D# S' Z: T
Two-stage least squares, 二阶最小平方( @, r/ s( T6 h
Two-stage sampling, 二阶段抽样
4 f4 S1 a5 z% X, i/ h1 x2 r, tTwo-tailed test, 双侧检验! ?5 i8 R1 Y& [
Two-way analysis of variance, 双因素方差分析
' a) K' t9 E0 {: P9 ^. j" F% R# N. ]Two-way table, 双向表
: Y9 h: J, R6 b, e2 D; jType I error, 一类错误/α错误
# d4 c6 }' Y3 T( jType II error, 二类错误/β错误
. E8 M. h* Z# r' K: s7 Y) K: `UMVU, 方差一致最小无偏估计简称
3 |8 K$ r! \0 Z: L0 _& u. gUnbiased estimate, 无偏估计
0 G4 r; }/ | _4 EUnconstrained nonlinear regression , 无约束非线性回归, x0 h9 i# n" v2 |
Unequal subclass number, 不等次级组含量
/ ]$ G( a: o1 u9 \4 ]' fUngrouped data, 不分组资料
, Y3 z9 o4 i% eUniform coordinate, 均匀坐标$ s$ k8 i4 d, t+ V- P ?' \3 F$ l, K
Uniform distribution, 均匀分布
( I7 ]- e' g0 X, ?' Z- f4 JUniformly minimum variance unbiased estimate, 方差一致最小无偏估计7 b# o7 K2 C+ H
Unit, 单元- W$ j; s( K9 v0 t1 h" a
Unordered categories, 无序分类1 C( [* q4 Q5 R0 j" O; b: [2 b% L
Upper limit, 上限
; O, n$ z4 c2 h* q- }Upward rank, 升秩
: G: k( b7 ?" [; k6 S [" TVague concept, 模糊概念
) w7 e0 w' K% }( z" F# a/ c! n, mValidity, 有效性
: ]5 K! ~& \; i/ k; p) n, QVARCOMP (Variance component estimation), 方差元素估计
+ w: I* F. h! `5 m9 T8 aVariability, 变异性
k" o8 m6 j2 I2 I6 S( E5 ?Variable, 变量
# K. L+ B) C D# qVariance, 方差, O5 a/ U H' B9 p
Variation, 变异
- M- G& _4 x( R1 {$ k# U% d" TVarimax orthogonal rotation, 方差最大正交旋转1 d) o2 U, W- p3 `, X/ a/ }$ G2 b7 p/ z
Volume of distribution, 容积2 E9 N( c" b: c1 L$ B
W test, W检验2 n$ E! O: g" p( K. Y: M' O' s
Weibull distribution, 威布尔分布3 ~# b/ J/ O" v u/ r
Weight, 权数
( B2 s! g, z; [" z' k8 G! p+ nWeighted Chi-square test, 加权卡方检验/Cochran检验# V- d( R4 L! J. _2 ^: p- d
Weighted linear regression method, 加权直线回归" G# p4 s/ X# Y6 Q3 ~
Weighted mean, 加权平均数7 q! f! X; g0 x3 K, ^3 p' U9 x
Weighted mean square, 加权平均方差
; |9 m9 ?$ F' F8 X: ?Weighted sum of square, 加权平方和& c/ o; w; c; _5 [- p
Weighting coefficient, 权重系数1 B: N! F4 T ?- g* x! B% u0 N
Weighting method, 加权法 : \! C/ ^6 k1 D" a
W-estimation, W估计量/ d0 q6 W6 @3 ]
W-estimation of location, 位置W估计量; N, e: t$ R }0 E( T2 i* P
Width, 宽度: X! s/ D: R: L0 D- L1 `1 e$ K9 h; r/ w
Wilcoxon paired test, 威斯康星配对法/配对符号秩和检验) G! Y# w( R8 N2 N4 Z, f$ g& d
Wild point, 野点/狂点8 j7 o7 G" V1 M
Wild value, 野值/狂值0 H( g3 {) j6 l+ z9 ]) f: g
Winsorized mean, 缩尾均值' ^ t4 N* O, g. h6 O
Withdraw, 失访 / J& d( Q% M- H, a; X
Youden's index, 尤登指数
) n1 f( S1 F# Y( m3 Y+ S6 G7 rZ test, Z检验3 f# E6 s5 c) x/ d. }
Zero correlation, 零相关: |2 A1 R5 l1 _- d. G& O
Z-transformation, Z变换 |
本帖子中包含更多资源
您需要 登录 才可以下载或查看，没有账号？注册会员
x
|
|李越老师直播间|清流社工网
( 苏ICP备19044186号-1 )
发表于 2009-1-6 22:05
